Численное моделирование динамики роста фибринового сгустка в потоке плазмы крови на основе модели системы свертывания типа "реакция–диффузия–конвекция"

Структуры в математической модели системы свертывания крови, учитывающей переключение активности тромбина. Спиральные волны и устойчивость численных решений. Моделирование роста фибринового сгустка в вязкой несжимаемой жидкости и плоской проточной камере.

Рубрика Экономико-математическое моделирование
Вид автореферат
Язык русский
Дата добавления 30.04.2018
Размер файла 1,4 M

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

[Введите текст]

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

ЧИСЛЕННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ РОСТА ФИБРИНОВОГО СГУСТКА В ПОТОКЕ ПЛАЗМЫ КРОВИ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ СИСТЕМЫ СВЕРТЫВАНИЯ ТИПА «РЕАКЦИЯ-ДИФФУЗИЯ-КОНВЕКЦИЯ»

Куриленко Ирина Александровна

Специальность 05.13.18 Математическое моделирование,

численные методы и комплексы программ

Москва - 2008

  • Работа выполнена на кафедре вычислительной математики

Московского физико-технического института (государственного университета)

  • Научный руководитель:доктор физ.-мат. наук, профессор,

Лобанов Алексей Иванович

Официальные оппоненты:доктор физ.-мат. наук, профессор,

Смолянинов Владимир Владимирович

кандидат физ.-мат. наук, доцент,

Белотелов Николай Вадимович

Ведущая организация:

Институт прикладной математики им. М.В.Келдыша РАН

Защита состоится « 20 » ноября 2008 года в 10.30 часов на заседании диссертационного совета Д 212.156.05 в Московском физико-техническом институте (государственном университете) по адресу:

141700, Московская обл., г. Долгопрудный, Институтский пер., д. 9, ауд. 903 КПМ

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МФТИ.

Автореферат разослан « 17 » октября 2008 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.156.05,

кандидат физико-математических наук

Федько О.С.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования

Нарушения системы гемостаза -- неконтролируемые кровоточивость или тромбообразование -- сопровождают большинство тяжелых патологических состояний организма и несут серьезную угрозу жизни и здоровью. Поэтому изучение механизмов инициации и развития коагуляционного процесса является одной из важнейших задач современной биофизики и медицины.

При повреждении сосуда в организме активируется каскад ферментативных реакций системы свертывания, и образуется тромб, который закрывает место повреждения и останавливает кровопотерю. Основу тромба составляет полимерная сеть волокон белка фибрина, который образуется под действием ключевого участника каскада -- тромбина. Автокаталитический характер производства тромбина и пороговые свойства системы свертывания позволяют рассматривать ее как активную среду с автоволновыми свойствами Атауллаханов Ф.И., Гурия Г.Т., Сафрошкина  А.Ю. Пространственные аспекты динамики свертывания крови. Феноменологическая модель. // Биофизика, 1994, том 39.. кровь тромбин математический фибриновый

В экспериментах in vitro установлено, что в тонком слое плазмы здоровых доноров в отсутствие потока рост фибринового сгустка идет непрерывно с постоянной скоростью Ovanesov M.V., Krasotkina J.V., Ul'yanova L.I., Abushinova K.V., Plyushch O.P., Domogatskii S.P., Vorob'ev A.I., Ataullakhanov F.I. Hemophilia A and B are associated with abnormal spatial dynamics of clot growth. Biochim Biophys Acta.; 1572 (2002) pp 45-57.. Это соответствует режиму распространения возбуждения в активной среде в виде бегущего с постоянной скоростью импульса.

В отличие от эксперимента, в организме в норме тромбы имеют конечный размер и локализованы в месте повреждения сосуда. Одним из факторов, останавливающих автоволновой импульс, и как следствие пространственный рост тромба, может быть течение крови. Математическое моделирование пространственно-временной динамики свертывания крови в потоке позволит прояснить влияние течения плазмы на остановку автоволнового процесса распространения тромбина, динамику других факторов свертывания, пространственный рост и форму фибринового сгустка.

Целью работы являлось исследование влияния потока плазмы крови на пространственное распределение метаболитов свертывания и динамику формирования фибринового сгустка методами численного моделирования; исследование устойчивости к сдвиговому потоку некоторых динамических режимов, наблюдающихся в математической модели системы свертывания крови.

Задачи исследования

- сравнение свойств двухволновой модели системы свертывания и модели с учетом переключения активности тромбина;

- исследование устойчивости к сдвиговому потоку некоторых автоволновых режимов распространения возбуждения в математической модели системы свертывания крови;

- разработка на основе метода переменных направлений разностной схемы, обладающей меньшей диссипацией, для решения систем дифференциальных уравнений в частных производных типа «реакция-диффузия-конвекция»;

- программная реализация модели роста фибринового сгустка в потоке плазмы крови в плоской проточной камере и исследование влияния скорости и профиля потока плазмы на характер роста сгустка, его форму, распределение факторов свертывания в потоке.

Научная новизна.

- Построено семейство устойчивых двухслойных разностных схем для решения систем уравнений типа «реакция-диффузия-конвекция».

- Спиральные волны в математических моделях системы свертывания не описаны в литературе, хотя наблюдались ранее, в частности в модели с учетом переключения активности тромбина. Рассмотрена динамика спиральных волн, характерных для данной модели, в сдвиговом потоке.

- На основе серийных расчетов по математической модели показано, что течение крови может являться одним из факторов остановки автоволнового движения тромбина, и как следствие ограничивать размер тромба и локализовать его в месте повреждения сосуда.

- На основе расчетов показано, что течение крови также может способствовать образованию протяженных фибриновых тромбов и нитей, опасного медицинского осложнения многих патологических процессов в организме.

Научно-практическое значение.

- Результаты вычислительных экспериментов могут быть использованы для предсказания экспериментальных результатов на качественном уровне.

- Показано, что предположение об автоволновом распространении тромбина при свертывании не отрицает остановку роста тромба при наличии потока крови.

- Сделан вывод о том, что для количественного совпадения результатов эксперимента и математического моделирования необходимо использование детальной модели системы свертывания крови, а также аккуратная модель полимеризации фибрина.

- Показано, что при развитии в потоке спиральных волн концентраций метаболитов возможно формирование сложных динамических и неподвижных структур.

Апробация работы.

Результаты диссертационной работы докладывались на семинарах кафедры вычислительной математики МФТИ (2004-2008 гг.), в лаборатории биофизики отдела строения вещества ИХФ РАН (2006-2007 г.), на кафедре биофизики биологического факультета МГУ (2005 г.), на семинарах лаборатории физической биохимии системы крови ГНЦ РАМН (2003-2005 гг.), были представлены на конференциях: XLVII научная конференция МФТИ (Долгопрудный, 2004 г.), 10 и 12 международные конференции «Математика. Компьютер. Образование» (Пущино, 2003 и 2005 гг.), IX Всероссийский съезд по теоретической и прикладной механике (Нижний Новгород, 2006), международная конференция «Моделирование нелинейных процессов и систем» (Москва, 2008).

Публикации.

По теме диссертации опубликовано 7 работ, в том числе две статьи [1, 7] в реферируемых научных журналах из списка изданий, рекомендованных ВАК РФ.

Объем и структура диссертации.

Представленная работа состоит из введения, пяти глав основного содержания, заключения и списка используемых источников, включающего 87 работ. Общий объем работы составляет 95 страниц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы исследования, описаны цели и основные задачи работы.

Глава 1. Современное состояние проблемы. Обзор публикаций

Данная глава содержит обзор литературы, в котором описаны основные биохимические реакции системы гемостаза, их кинетические свойства и дано понятие о каскадной структуре системы свертывания крови. Такие свойства каскада свертывания как автокатализ, нелинейность и пороговая активация дали начало представлению о крови как о бистабильной активной среде с точки зрения процесса свертывания. В соответствии с ним, свертывание крови рассматривается как автоволновой процесс Атауллаханов Ф.И., Гурия Г.Т., Сафрошкина  А.Ю. Пространственные аспекты динамики свертывания крови. Феноменологическая модель. // Биофизика, 1994, том 39..

В главе 1 также помещен обзор точечных и распределенных математических моделей системы свертывания крови, моделей тромбообразования в потоке. Приводятся результаты экспериментальных исследований пространственной динамики свертывания. В настоящее время пространственно-временная динамика свертывания крови активно исследуется экспериментальными и теоретическими методами. Обсуждаются возможные внутренние (биохимические) и внешние (гидродинамические, механические) механизмы регуляции пространственной динамики и остановки роста тромба. Предметами интереса являются роль потока крови и влияние гидродинамических параметров на процесс тромбообразования. Остаются недостаточно ясными механизмы развития многих патологических процессов в системе гемостаза, таких как синдром диссеминированного внутрисосудистого свертывания, формирование тромбов на здоровых участках сосуда, образование множественных и протяженных тромбов.

Распространение возбуждения в виде вращающихся спиральных волн наблюдается в различных нелинейных системах в физике, химии и биологии. В том числе спиральные волны существуют и в математической модели системы свертывания крови, рассмотренной в данной диссертации. Поэтому в обзор также включены результаты исследований динамики спиральных волн в моделях различных активных сред.

Глава 2. Двумерные стационарные структуры в математической модели системы свертывания крови, учитывающей переключение активности тромбина

В первой части главы 2 приводится описание математической модели, построенной на основе известных биохимических реакций плазменного звена системы гемостаза и редуцированной до трех уравнений Zarnitsina V.I., Ataullakhanov F.I., Lobanov A.I., Morozova O.L. Dynamics of spatially nonuniform patterning in the model of blood coagulation, Chaos,11 (1) (2001) 157-70.. Модель учитывает существование прокоагулянтной и антикоагулянтной форм тромбина и гипотезу о механизме переключения между этими двумя формами:

,

,(1)

Безразмерные переменные модели описывают динамику важных участников каскада свертывания: переменная u соответствует концентрации тромбина, v - активированного протеина C, w -- активированного XI фактора. Тромбин ускоряет свое производство автокаталитическим образом и играет роль активатора свертывания. Активированный протеин С является ингибитором производства тромбина, фактор XIa -- катализатором производства тромбина. Запуск свертывания производится локальным повышением концентрации активатора u. Характерные значения безразмерных параметров модели приведены в таблице 1.

Образование фибрина описывается следующим уравнением Higgins DL, Lewis SD, Shafer JA. Steady state kinetic parameters for the thrombin-catalyzed conversion of human fibrinogen to fibrin. // J.Biol.Chem. 1983; 258:9276-9282.:

(2)

где f -- безразмерная концентрация фибрина, u -- безразмерная концентрация тромбина, Dfib =1,0•10-4, Kfib = 1,61•103.

Таблица 1. Характерные значения параметров модели (1)

D

K1

K2

K3

K4

K5

K6

2,6•10-4

6.85

0-20

2.36

0.087

17.0

0-0.3

Во второй части главы 2 приведены результаты исследования режимов распространения возбуждения в случае двух пространственных переменных в модели (1) на плоскости параметров (K2, K6). Проведено сравнение с данными двухволновой модели системы свертывания АИЛобанов, ТКСтарожилова, ГТГурия. Численное исследование структурообразования при свертывании крови // Математическое моделирование, 1997, том 9, № 8, с. 83-95., Г. Т. Гурия, А. И. Лобанов, Т. К. Старожилова. Формирование аксиально-симметричных структур в возбудимых средах с активным восстановлением // Биофизика, 1998, том 43, вып. 3, с. 526-534..

Основные динамические режимы модели (1), зафиксированные в ходе численных экспериментов:

1) Затухание возмущения. Начальное возмущение в центре расчетной области формирует импульс, который движется к границам области. При этом он распространяется все медленнее по мере того, как его амплитуда уменьшается, с последующим выходом системы на нулевое пространственно-однородное решение. При увеличении области начальной активации границы этого режима на плоскости (K2, K6) сдвигаются в сторону меньших значений параметров.

2) Бегущий импульс. При значениях параметров K2, < 11, K6 < 0,065 наблюдается классический автоволновой режим -- распространение незатухающего бегущего импульса. При увеличении параметра K6 граница данного режима сдвигается в сторону меньших значений параметра K2.

3) Волна переключения. При увеличении значений параметров K2, K6 ширина бегущего импульса растет, затем возникает волна переключения, имеющая немонотонный профиль. Такие режимы также хорошо известны и соответствуют наличию устойчивого фокуса в точечной системе. С дальнейшим ростом параметров такая волна переходит в волну переключения с монотонным профилем, аналогичную волне Колмогорова-Петровского-Пискунова.

Режимы 2,3 можно отнести к «грубым» -- они существуют в большой области изменения параметров и не зависят от начальных условий в случае, если они являются надпороговыми.

4) Локализованные стационарные структуры. На границе областей существования бегущих импульсов и классических автоволновых режимов обнаружена узкая область параметров, в которой наблюдается образование стационарных структур (K2=14,2, K6=0,065, радиус начального возмущения 0,25 мм). В зависимости от начальных возмущений стационарная структура представляет собой пятно круглой формы или кольцо, сформировавшееся в результате деления заднего фронта бегущего импульса. Кольцевая структура оказывалась неустойчивой и разрушалась по мере отдаления от нее фронта бегущего импульса.

Основное отличие сценария формирования неподвижных локализованных структур в двумерном случае от одномерного состоит в том, что в случае одного пространственного измерения происходит остановка бегущего импульса на конечном расстоянии от места первоначальной активации Zarnitsina V.I., Ataullakhanov F.I., Lobanov A.I., Morozova O.L. Dynamics of spatially nonuniform patterning in the model of blood coagulation, Chaos,11 (1) (2001) 157-70.. В двумерном случае стационарная структура формируется за счет деления заднего фронта бегущего импульса.

Чувствительность двумерных стационарных структур к возмущению начальных условий по полярному углу. Для исследования был выбран режим, в котором при невозмущенных начальных данных в центре расчетной области оставалось стационарное химическое пятно метаболитов. В численных экспериментах начальное распределение первого активатора имело возмущение по полярному углу. При различном периоде и амплитуде возмущения либо быстро восстанавливалась форма фронта БИ (при амплитуде возмущения менее 30%), либо менялась форма и, вместо круглого, пятно приобретало сложную форму. При этом сохранялась память о периоде начального возмущения.

Отметим, что за исключением режима формирования стационарной структуры в результате деления заднего фронта импульса тромбина, остальные режимы при данных значениях параметров задачи практически совпадают с известными ранее. Более того, и порядок чередования динамических режимов в моделях при изменении параметра в целом совпадает для разных моделей.

Глава 3. Численные методы решения задачи «реакция-диффузия-конвекция». Спиральные волны и устойчивость численных решений

В первой части главы 3 описано построение семейства двухслойных разностных схем для решения уравнений типа «реакция-диффузия-конвекция» на основе метода расщепления по направлениям. Наличие разностной аппроксимации конвективных членов фактически приводит к появлению добавки к слагаемому по сравнению с уравнением «реакция-диффузия» -- т.н. сеточной вязкости. Аппроксимация конвективных слагаемых суммой их значений на двух полушагах по времени с неопределенными весовыми коэффициентами позволила минимизировать величину сеточной вязкости, вносимой разностной схемой в дифференциальное уравнение. Полученная схема имеет вид:

Проведенный анализ линеаризованного уравнения по спектральному признаку показал абсолютную устойчивость схемы при аппроксимации конвективных слагаемых направленными разностями против потока (операторы vxr1x, vyr1y, vxr2x, vyr2y).

Во второй части главы 3 рассматривается устойчивость к возмущению сдвиговым потоком спиральных волн, наблюдающихся в системе уравнений математической модели (1). В системе «реакция-диффузия» (1) такие решения получены численно в широком диапазоне параметров.

Для задачи с полным перемешиванием эти параметры соответствуют существованию в системе ОДУ неустойчивого фокуса и устойчивого предельного цикла, а в одномерной системе с диффузией -- устойчивого бегущего импульса. В двумерной системе с диффузией в этом диапазоне параметров из плоской полуволны со свободным концом рождается устойчивая спиральная волна, вращающаяся вокруг центра с постоянной угловой скоростью. Взаимодействие волны с границами расчетной области не приводит к нарушению ее формы. Существенно иными свойствами обладает решение системы уравнений типа «реакция-диффузия-конвекция»:

(3)

Рассматривалась задача о динамике сформировавшейся спиральной волны в сдвиговом потоке в двумерной области. Предполагалось, что между границами расчетной области сформировано течение Куэтта с параболическим профилем скорости. В качестве начальных условий использовалось распределение концентраций в виде спиральной волны, полученное при решении системы уравнений (1).

Вычислительные эксперименты при значении чисел Рейнольдса порядка 10-3 показали, что в потоке форма спирали искажается, но наличие градиентов скорости не приводит к разрыву первого (внешнего) витка спирали, имеющего маленькую кривизну. Второй (внутренний) виток спирали, быстро изменяет кривизну, по форме приближается к плоскому фронту, после чего начинает двигаться против потока. При пересечении центром волны линии максимальной скорости в системе можно наблюдать смену направления вращения спиральных волн на противоположное. В результате сложной динамики в окрестности входного сечения на нижней стенке образуются два симметрично расположенных структуры, от которых периодически отделяются спиральные волны (рис. 1A, 1B).

Рис. 1. Число Re = 1.5·10-3, размер области 1200Ч200, шаг расчетной сетки 0.01.

A) t = 850. Внутренний виток спирали достиг входной (левой) границы сосуда, образовав структуру, от которой периодически отделяются спиральные волны.

B) t = 2100. Симметричный генератор спиральных волн образуется на нижней стенке сосуда.

C) t = 2600. Достигнуто стационарное распределение концентрации тромбина в потоке.

Через некоторое время в системе устанавливается стационарное распределение концентраций: вдоль стенок сосуда располагаются две симметричные неподвижные структуры тромбина, сильно вытянутые вниз по потоку. Также в пристеночной области сформированы несколько небольших стационарных структур (рис. 1C).

В третьей части главы 3 рассматривается устойчивость апериодических режимов в сдвиговом потоке. Значения параметров K2 = 8.2, K6 = 0.0742 и K2 = 8.0, K6 = 0.0745 в точечной системе соответствуют сложным колебаниям (возможно, хаотическому поведению) концентрации Zarnitsina V.I., Ataullakhanov F.I., Lobanov A.I., Morozova O.L. Dynamics of spatially nonuniform patterning in the model of blood coagulation, Chaos,11 (1) (2001) 157-70.. Интересно, что этим же значениям параметров в распределенной системе в одномерном случае соответствует устойчивый неподвижный импульс концентрации тромбина. В двумерном случае в отсутствие возмущений формируется бегущий импульс тромбина, который затем останавливается на конечном расстоянии от места активации.

Проведенное исследование показало, что в случае нескольких пространственных измерений в системе наблюдаются сложные апериодические колебания, вызвать которые может в том числе наличие сдвигового течения. Эти режимы оказываются чувствительными к величине напряжения сдвига.

При выбранных значениях параметров сформировавшиеся бегущие импульсы сносятся вниз по потоку на небольшом расстоянии друг от друга, испытывают изменения формы и взаимодействуют друг с другом. Через некоторое время импульсы сливаются, образуя единую структуру (рис. 2A, 2B).

Рис. 2. Число Re ~ 10-4, размер области 1000Ч500, шаг расчетной сетки 0.01.

A) Начало формирования режима со сложным апериодическим распределением концентраций. B) Химическая турбулентность.

При полной симметрии начальных и граничных условий задачи и симметрии разностной схемы решение приобретает выраженную асимметрию (рис. 2B). Она более выражена при высоких скоростях конвективного переноса.

Даже простейшие математические модели пространственной динамики свертывания крови демонстрируют весьма сложное поведение. Большое количество разнообразных неустойчивостей для такой системы является фактором, значительно усложняющим анализ математических моделей с учетом течений крови и фазовых переходов при образовании фибриновых тромбов.

Глава 4. Моделирование роста фибринового сгустка в потоке вязкой несжимаемой жидкости

В главе 4 описаны постановка, методы решения и основные результаты задачи о росте фибринового сгустка в потоке вязкой несжимаемой жидкости в приближении течения Куэтта. Образование и распространение факторов свертывания описывалось моделью (1, 2) с учетом конвективного переноса метаболитов.

Рассмотрены задачи о росте полностью проницаемого и полностью непроницаемого для потока плазмы сгустка. В первом случае решение уравнений «реакция-диффузия-конвекция» проводилось на постоянном, заранее известном поле скоростей. Показано, что при малых скоростях потока импульс тромбина распространяется во все стороны от места активации, в том числе в направлении против потока, и имеет несимметричную форму.

Во втором случае образующийся тромб представлял собой препятствие для потока и оказывал влияние на форму течения в сосуде. Расчеты проводились в приближении квазистационарного течения плазмы в сосуде при малых числах Рейнольдса Чуличков А.Л., Николаев А.В., Лобанов А.И., Гурия Г.Т. Пороговая активация свертывания крови и рост тромба в условиях кровотока. // Математическое моделирование, 2000, том 12, № 3, с. 75-96.. Течение плазмы описывалось стационарными уравнениями Навье-Стокса для вязкой несжимаемой жидкости.

Была проведена серия численных экспериментов при скоростях потока на оси сосуда 0-230 мм/мин (значения чисел Рейнольдса от 0 до 1). Использованы два способа определения границы твердого сгустка:

1) по превышению концентрацией тромбина некоторого критического значения. В этом случае кинетика производства фибрина не учитывалась; 2) по превышению концентрацией фибрина некоторого критического значения. В зависимости от скорости потока и способа проведения границы твердого сгустка получены качественно различные режимы роста сгустка:

- в случае малых скоростей течения, pост сгустка идет непрерывным образом во всех направлениях, как и в случае без потока.

- при больших скоростях течения может происходить образование тромба конечного размера, локализованного в месте повреждения сосуда, что соответствует нормальному процессу тромбообразования в организме (рис. 3). Делается вывод о том, что остановка роста сгустка потоком принципиально возможна.

- при проведении границы сгустка по критической концентрации фибрина наблюдалось образование тромбов, вытянутых вниз по потоку вдоль сосуда (рис. 5).

- возможно образование множественных «нитей» фибрина, тянущихся от тромба вниз по потоку.

Последние режимы соответствуют патологии системы свертывания -- образованию протяженных тромбов.

Решение системы (3, 2) является чувствительным к начальным условиям (начальной концентрации активатора U0) и величине сдвигового напряжения вблизи границы тромба. В зависимости от этих параметров внутри сформировавшегося твердого сгустка наблюдались:

- исчезновение импульса тромбина (рис. 3, U0 = 1.0, максимальная скорость потока на входе сосуда Vmax = 11.5 мм/мин);

- периодические движения импульса тромбина из нижней по потоку части тромба в верхнюю (рис. 4, U0 = 0.3, Vmax = 11.5 мм/мин);

- периодические движения двух импульсов тромбина навстречу друг другу (U0 = 2.0, Vmax = 11.5 мм/мин);

- образование стационарного пика тромбина, локализованного в месте активации (U0 = 2.0, Vmax = 23 мм/мин).

На рисунках 3-4 распределение концентрации активатора показано в градации серого цвета. Черным цветом показаны граница твердого сгустка и место активации процесса свертывания на нижней стенке сосуда. Стрелками обозначены линии тока.

Рис 3. Остановка роста твердого сгустка в потоке плазмы.

На рисунках показана динамика исчезновения импульса тромбина внутри сформировавшегося тромба. Скорость потока на оси сосуда (на входе) равна 11.5 мм/мин. Значение активирующей концентрации тромбина U0 = 1.0.

Рис 4. Формирование твердого сгустка в потоке плазмы с остановкой роста в последовательные моменты времени.

На рис. 1 и 2 показана фаза роста сгустка, на рисунках 3-9 -- периодические движения импульса тромбина внутри сформировавшегося тромба из нижней по потоку части в верхнюю. Скорость потока на оси сосуда (на входе) равна 11.5 мм/мин. Значение активирующей концентрации тромбина U0 = 0.3.

Приводится следующее объяснение механизма остановки роста сгустка течением большой скорости при проведении границы твердого сгустка по критической концентрации тромбина. Тромбин, диффундирующий из области непроницаемого сгустка в просвет сосуда (в концентрациях намного меньше критических), быстро уносится потоком. Автоволновой импульс тромбина лишается основания своего переднего фронта и теряет способность распространяться дальше. Если при этом внутри сгустка остается область концентраций тромбина надпороговой величины, происходит генерация нового автоволнового импульса. В дальнейшем импульс распространяется только по той части сосуда, где отсутствует течение жидкости (т.е. внутри тромба).

При учете кинетики производства, диффузии и конвективного переноса фибрина во всем исследованном диапазоне скоростей потока наблюдается безостановочный рост сгустка. Волна тромбина развивается в месте активации, и в этом месте впоследствии находится верхняя часть сгустка (рис. 5). Ниже места активации и тела тромба по стенке сосуда тянется нить фибрина, образованная ничтожно малыми концентрациями активатора (u~10-4-10-5 при характерных концентрациях в максимуме автоволны u ~ 1). Эта часть сгустка получается пористой и менее плотной, чем верхняя. С увеличением времени расчета край сгустка заметно уплотняется (рис. 5.4) за счет все больших концентраций тромбина, переносимых вниз по течению. Аналогичная форма и динамика формирования сгустка в потоке наблюдается и в эксперименте.

Как видно из рисунка 5, импульс тромбина целиком заключен внутри твердого сгустка, в котором нет течения (рис. 5, левая колонка). В результате поток оказывает существенно меньшее влияние на форму автоволны и скорость ее распространения, чем в расчетах, показанных на рис. 3, 4. По-видимому, остановки волны тромбина потоком в этой постановке произойти не может.

Рис 5. Рост сгустка в потоке плазмы при учете кинетики производства, диффузии и переноса потоком фибрина. Профиль скоростей на входе сосуда параболический, максимальная скорость на оси сосуда (на входе) равна 115 мм/мин. Стрелками обозначены линии тока. Черным цветом показаны граница твердого сгустка и место активации процесса свертывания на нижней стенке сосуда.

На рисунках левой колонки показано распределение концентрации тромбина в растущем сгустке (в градации серого цвета) в последовательные моменты времени; на рисунках справа -- распределение концентрации фибрина в соответствующие моменты времени.

Тем не менее, есть небольшое влияние максимальной скорости потока на скорость роста сгустка в направлении, перпендикулярном оси сосуда (рис. 6):

Рис. 6. Зависимость скорости роста сгустка в направлении, перпендикулярном оси сосуда, измеренная на уровне середины активатора, от скорости потока плазмы. Зависимость получена для расчетной области размером 21 мм.

В главе 4 проведено также сравнение численных решений системы уравнений (3, 2) при выборе различных разностных схем решения уравнений «реакция-диффузия-конвекция» В связи с качественным различием результатов констатируется необходимость дополнительного исследования природы наблюдаемых эффектов, а также включения в модель адекватного описания фазового перехода при полимеризации фибрина.

Глава 5. Моделирование роста фибринового сгустка в плоской проточной камере

В главе 5 описаны постановка, методы решения и основные результаты задачи о росте фибринового сгустка в потоке вязкой несжимаемой жидкости в проточной камере, имеющей форму плоского прямоугольного параллелепипеда с соотношением линейных размеров 20Ч10Ч1. Эта постановка близка к условиям экспериментальных исследований, проводимых в ГНЦ РАМН.

Образование и распространение факторов свертывания описываются в тех же приближениях, что и в предыдущей главе. Отличается лишь профиль скоростей течения в расчетной области. Для наилучшего приближения экспериментальных условий использовалось точное решение трехмерной задачи о течении вязкой несжимаемой жидкости в трубе прямоугольного сечения, которое было усреднено по наименьшему измерению камеры. Полученное распределение скоростей (рис.7), близкое к профилю течения плазмы в экспериментальной установке, было использовано в качестве граничных условий на входе сосуда. Для расчета поля скоростей в области с изменяющейся геометрией использовались трехмерные стационарные уравнения Навье-Стокса, осредненные по третьей пространственной переменной, соответствующей наименьшему измерению камеры.

Полученный профиль течения характеризуется постоянной скоростью практически по всей ширине сосуда и большими градиентами вблизи стенки сосуда (рис. 7).

Рис 7. Схематичное изображение профиля скоростей течения ньютоновской жидкости в камере прямоугольного сечения размерами 2Ч1Ч0.1 мм, осредненный по наименьшему измерению камеры.

Численные эксперименты показали, что в случае образования проницаемого тромба импульс (автоволна) тромбина, не успев сформироваться, переносится вниз по потоку от места начальной активации и сильно деформируется. Сгусток закрывает место активации, но растет главным образом вдоль стенки сосуда вниз по потоку, так как росту вглубь сосуда препятствуют высокие градиенты скоростей течения. Здесь мы видим качественное отличие от формы проницаемого сгустка в параболическом профиле скоростей (наблюдалась округлая форма) при одинаковом числе Рейнольдса.

Результаты расчетов роста непроницаемого сгустка в данном профиле скоростей качественно совпадают с результатами предыдущей главы, где использован параболический профиль скоростей течения (рис. 8).

Рис 8. Рост сгустка в потоке плазмы при учете кинетики производства, диффузии и переноса потоком фибрина. Профиль скоростей потока на входе сосуда показан на рис. 7, максимальная скорость на оси сосуда (на входе) равна 23 мм/мин. Стрелками обозначены линии тока. Черным цветом показаны граница твердого сгустка и место активации процесса свертывания на нижней стенке сосуда.

На рисунках левой колонки показано распределение концентрации тромбина в растущем сгустке (в градации серого цвета) в последовательные моменты времени; на рисунках справа -- распределение концентрации фибрина в соответствующие моменты времени.

Заключение В заключении приведены основные результаты диссертационной работы и указаны возможные направления дальнейших исследований.

Основные результаты работы:

1. На основании сравнительного анализа математических моделей свертывания крови показано качественное сходство различных пространственно-временных режимов тромбообразования. При совпадении основных динамических режимов математическая модель с переключением активности допускает решения с остановкой автоволны на конечном расстоянии от места инициализации.

2. Проведена оптимизация семейства разностных схем для решения уравнений «реакция-диффузия-конвекция».

3. В результате расчетов по выбранным схемам показано, что наличие сдвигового потока может изменять динамику роста тромба. В частности, может теряться устойчивость решений, что в свою очередь приводит к сложным пространственно-временным колебаниям концентраций метаболитов.

4. Полученная в численных экспериментах зависимость формы и скорости роста сгустка в направлении, перпендикулярном оси сосуда, от скорости потока качественно согласуется с экспериментальными результатами.

5. Продемонстрировано качественное совпадение результатов по моделированию роста фибринового сгустка в бесконечном плоском канале и в проточной камере в форме прямоугольного параллелепипеда.

6. Показано, что при моделировании пространственного роста фибриновых сгустков в потоке более важную роль играет аккуратный учет полимеризации, чем детальное описание свойств течения.

Благодарности

Искренне благодарю своего научного руководителя Алексея Ивановича Лобанова за неоценимую помощь в подготовке работы. Также хочу поблагодарить В. Н. Буравцева, Ф. И. Атауллаханова, сотрудников лаборатории физической биохимии системы крови ГНЦ РАМН и сотрудников кафедры биофизики биологического факультета МГУ за содействие в выполнении работы, полезные замечания и обсуждение результатов. Отдельное спасибо А. В. Украинцу, Т. П. Пименовой, А. В. Николаеву и Я. А. Рожило за помощь и поддержку.

Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ, проект N07-01-00421-a.

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Крутикова М. П., Куриленко И. А., Лобанов А. И., Старожилова Т. К. Двумерные стационарные структуры в математической модели свертывания крови с учетом гипотезы о переключении активности тромбина // Математическое моделирование-2004.-т. 16, № 12.-C. 85-95.

2. Куриленко И. А. Исследование двумерных структур в математической модели свертывания крови. // Десятая международная конференция «Математика. Компьютер. Образование». Тезисы, выпуск 10. / Пущино, 20-25 января 2003.-Москва-Ижевск, 2003.-C 213.

3. Куриленко И. А. Моделирование роста тромба в плоском канале. // Двенадцатая международная конференция «Математика. Компьютер. Образование». Тезисы, выпуск 12. / Пущино, 17-22 января 2005.-Москва-Ижевск, 2005.-C. 196.

4. Куриленко И. А. Разностные схемы переменных направлений для уравнений типа «реакция-диффузия-конвекция» и их приложение к моделированию динамики роста тромба // Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук. Часть VII. Управление и прикладная математика: Труды XLVII научной конференции. / Моск. физ.-техн. ин-т.-М.-Долгопрудный, 2004.-C. 76.

5. Куриленко И. А. Моделирование роста фибринового сгустка в потоке плазмы крови в экспериментальной камере // IX Всероссийский съезд по теоретической и прикладной механике. Аннотации докладов.-Т. IV.-Н.Новгород, 2006.-C. 153.

6. Куриленко И. А. Численное моделирование роста сгустка в потоке плазмы в плоской проточной камере // Моделирование нелинейных процессов и систем. Сборник тезисов Международной научной конференции. / Моск. гос. технол. ун-т СТАНКИН.-М., 2008.-C. 144.

7. Куриленко И. А., Лобанов А. И., Украинец А. В. Численное исследование устойчивости некоторых автоволновых решений в математической модели свертывания крови // Биофизика-2008.-Т.53, вып.6 - С. 954-967.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Особенности и сущность моделей системной динамики. Характеристика контуров с положительной и отрицательной обратной связью. Моделирование S-образного роста. Разработка модели запаздывания и ее построение. Основные разновидности моделей мировой динамики.

    реферат [134,7 K], добавлен 22.02.2013

  • Сущность экономико-математической модели, ее идентификация и определение достаточной структуры для моделирования. Построение уравнения регрессии. Синтез и построение модели с учетом ее особенностей и математической спецификации. Верификация модели.

    контрольная работа [73,9 K], добавлен 23.01.2009

  • Экономические системы, общая характеристика. Модель Солоу с непрерывным временем. Задача оптимального управления в неоклассической модели экономического роста. Постановка задачи оптимального управления. Численное моделирование переходных процессов.

    курсовая работа [1,4 M], добавлен 05.06.2012

  • Эконометрическое моделирование стоимости квартир в Московской области. Исследование динамики экономического показателя на основе анализа одномерного временного ряда. Параметры линейной парной регрессии. Оценка адекватности модели, осуществление прогноза.

    контрольная работа [925,5 K], добавлен 07.09.2011

  • Процедура проведения имитационных экспериментов с моделью исследуемой системы. Этапы имитационного моделирования. Построение концептуальной модели объекта. Верификация и адаптация имитационной модели. Метод Монте-Карло. Моделирование работы отдела банка.

    курсовая работа [549,5 K], добавлен 25.09.2011

  • Понятие имитационного моделирования, применение его в экономике. Этапы процесса построения математической модели сложной системы, критерии ее адекватности. Дискретно-событийное моделирование. Метод Монте-Карло - разновидность имитационного моделирования.

    контрольная работа [26,7 K], добавлен 23.12.2013

  • Описание объекта регулирования температуры жидкости на выходе теплообменника. Составление математической логической аналитической модели системы автоматического управления. Исследование типа и рационального значения параметров настройки регулятора.

    курсовая работа [232,3 K], добавлен 22.03.2015

  • Разработка концептуальной модели, ее ввод в компьютер и валидация. Метод построения логической блок-схемы и интерактивного контроля за ходом модели при помощи режима отладки. Планирование и проведение имитационных моделирований производственной системы.

    курсовая работа [812,1 K], добавлен 11.01.2015

  • Схема расположения подстанций. Составление математической модели системы электроснабжения. Нахождение оптимальной схемы подключения потребителей к источникам по критерию минимальных затрат. Построение транспортной матрицы. Нахождение допустимого решения.

    курсовая работа [625,4 K], добавлен 09.06.2015

  • Изучение методики математического моделирования технических систем на макроуровне. Составление программы для ПЭВМ, ее отладка и тестирование. Проведение численного исследования и параметрической оптимизации системы, обзор синтеза расчётной структуры.

    курсовая работа [129,6 K], добавлен 05.04.2012

  • Разработка математической модели оптимизации потребления в односекторной модели экономического роста. Выявление факторов, влияющих на экономический рост. Разработка механизмов обеспечения стабилизации при возникновении кризисных ситуаций в экономике.

    дипломная работа [2,4 M], добавлен 27.03.2015

  • Сущность и содержание метода моделирования, понятие модели. Применение математических методов для прогноза и анализа экономических явлений, создания теоретических моделей. Принципиальные черты, характерные для построения экономико-математической модели.

    контрольная работа [141,5 K], добавлен 02.02.2013

  • Составление математической модели транспортной задачи закрытого типа, представленной в матричной форме, с ограничениями пропускной способности. Поиск оптимального плана, при котором выполняется условие наименьшего суммарного пробега порожних вагонов.

    контрольная работа [60,5 K], добавлен 20.03.2014

  • Модели движения людских потоков на основе уравнений динамики жидкости и газов, основанные на социальных силах и теории клеточных автоматов. Численное исследование полевой стохастической дискретно-непрерывной модели движения людей на примере "коридор".

    дипломная работа [1,1 M], добавлен 18.12.2013

  • Моделирование работы регулировочного участка цеха. Выбор методов решения задачи. Критерий оценки эффективности процесса функционирования системы - вероятность отказа агрегату в первичной обработке. Алгоритмизация модели системы и ее машинная реализация.

    курсовая работа [36,3 K], добавлен 27.01.2011

  • Понятие экономико-математического моделирования. Совершенствование и развитие экономических систем. Сущность, особенности и компоненты имитационной модели. Исследование динамики экономического показателя на основе анализа одномерного временного ряда.

    курсовая работа [451,4 K], добавлен 23.04.2013

  • Математическое моделирование в сельском хозяйстве. Планирование оптимальной производственно-отраслевой структуры предприятия. Описание числовой экономико-математической модели. Экономическая интерпретация оптимальной производственно-отраслевой структуры.

    курсовая работа [107,7 K], добавлен 19.01.2016

  • Построение уравнения регрессии, учитывающего взаимодействия факторов, проверка полученной модели на адекватность. Построение математической модели и нахождение численных значений параметров этой модели. Вычисление коэффициентов линейной модели.

    курсовая работа [1005,0 K], добавлен 07.08.2013

  • Создание математической модели для оперативного мониторинга продажи услуг в Региональном филиале ОАО "Сибирьтелеком"-"Томсктелеком". Преимущества, стоимость и основные перспективы развития услуг ISDN. Математическое моделирование dial-up подключений.

    дипломная работа [2,8 M], добавлен 20.09.2010

  • Исследование клеточно-автоматных моделей газовой динамики с помощью клеточных автоматов. Разработка программы, реализующей клеточно-автоматную модель потока жидкости FHP-I. Проверка и модифицикация модели FHP-I добавлением частиц с новыми свойствами.

    дипломная работа [3,8 M], добавлен 17.10.2013

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.